电信行业的数据架构管理实践
建立电信行业的安全管理体系
促进企业可持续发展：安全管理体 系的持续优化和改进能够为企业创 造长期价值，促进企业的可持续发 展。
添加标题
保护用户隐私和信息安全：通过安 全管理体系，电信企业能够加强对 用户信息的保护，防止信息泄露和
添加滥标用题。
遵守法律法规和行业标准：安全管 理体系的建立和实施符合相关法律 法规和行业标准的要求，有助于企
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风险评估与预防：定期进行安 全风险评估，及时预防潜在的 安全风险。
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监控与应急响应：建立完善的 监控和应急响应机制，确保在 发生安全事件时能够迅速应对。
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电信行业安全管理体系的挑战和对 策
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电信行业安全管理体系面临的挑战
技术更新迅速：随着 新技术的不断涌现， 电信行业需要不断更 新和完善安全管理体
实施改进措施，并监控 其效果，确保安全管理 体系不断完善。
鼓励员工参与安全管理 体系的持续改进过程， 提高全员安全意识。
与业界同行、安全专家 保持交流，引入先进的 安全管理理念和技术。
电Байду номын сангаас行业安全管理体系的监管和评 估
05
安全管理体系的监管机制
监管机构：介绍电信行业安全 管理体系的监管机构及其职责。
01
电信网络基础设施：包括固定网络、移动网络、
02
电信业务运营：涉及语音通信、数据传输、云
传输网络等。
计算等电信服务。
03
终端设备安全：涵盖手机、电脑、物联网设备
等用户终端设备。
04
信息安全与隐私保护：涉及用户数据、交易信
息、个人隐私等敏感信息的保护。
05
跨行业合作与供应链安全：涉及与其他行业、
供应商、合作伙伴的安全合作与管理。
BI系统架构及其在电信行业中应用
总之，在BI系统的支持下，可以帮助运营商巩固业务运营的数据支撑优势，增强了企业的核心竞争力。 BI系统(经营分析系统)是继BOSS系统(业务运营支撑系统)之后的电信运营商又一核心业务支撑系统，是运营商打造的另一只金翅膀，可以助力企业展翅高飞。
总之，通过这些经分专题的实施，北京移动推进了大客户服务工作流程的改造，相继改进了客户关怀挽留流程、价值回挖和提升流程、满意度改善流程等。
如对流失倾向较高的人群，建设流失预警和价值回挖等专题进行关怀预警和客户价值提升;为丰富维系、关怀客户的手段，辅以一些资费分析和匹配专题，帮助执行人员快速了解维系此客户可采用的不同优惠档级的营销手段;并通过个体维系专题对执行层关注的每一个个体客户，进行详细的行为解析和跟踪，协助开展营销活动，记录活动的执行效果，定期评估工作效果。
信息技术日益发展的今天，越来越多的公司意识到，如何利用企业的现有数据保证商业决策至关重要。 通信行业中的运营商尤其如此，随着竞争的加剧，运营商要么大规模的发展用户，要么降低成本，创造更高的效益。而BI系统，即商务智能系统可以帮助在海量且纷繁复杂的数据中，帮助决策，降低营销成本。
过去几年中，BI是IT领域中最热的亮点之一。随着企业意识到数据中所蕴含的价值，BI活动的展开也如火如荼。然而，大部分公司却没有认识到自己都犯了一个同样的错误，即以为数据就等同于信息。
在该BI系统的应用，特别在促进高端客户业务发展方面功效突出。通过大量精细化的数据挖掘专题建设，该系统帮助树立了全新的高端客户服务理念，推动了高端客户服务模式的变革，逐步建立起跨部门的流畅的客户服务体系，大大提高了针对高端客户的服务能力和服务水平。
目前，北京移动的高端客户群有几十万人。BI系统建设前，北京移动对高端客户的服务模式与对普通客户基本相同：服务流程带有随机性、服务手段单一、服务方式粗放、缺少针对性和关怀措施，这就造成了"服务滞胀" 。虽然高端客户的资费在逐步降低，但这些客户的满意度也随之降低，并陷入恶性循环。从运营商管理层面看：营销资源的无效消耗严重而获取的收入持续降低，客户满意度下降带来持久的经营风险。实际上，北京移动曾经遇到的这些问题，也是所有运营商共同面临的挑战。从业务上来看，解决这些问题就必须"创新服务模式"。
电信后端工作总结
电信后端工作总结本文旨在对电信后端工作进行总结，并对所取得的成绩和存在的问题进行分析和反思，以期进一步提升工作效率和质量。
一、工作背景作为电信行业的核心部门之一，后端团队承担着数据存储、业务逻辑处理、接口开发等重要任务。
在过去的一年里，我们致力于为电信运营商提供高效、稳定的后端支持。
在各项工作中，我们注重技术创新和团队合作，取得了一定的成绩。
二、工作内容1. 系统架构设计与开发在系统架构方面，我们注重设计合理、可扩展的后端架构，采用了微服务架构和容器化部署技术，解决了系统性能瓶颈和故障隔离问题。
同时，我们积极采用新的开发语言和框架，提高了开发效率和系统的可维护性。
2. 数据库管理与优化在数据库管理方面，我们定期进行数据库性能测试和优化，提高了数据库的读写性能和并发处理能力。
同时，我们也推行了数据备份和灾备机制，确保数据的安全性和可恢复性。
3. 业务逻辑开发我们负责电信运营商的各项业务逻辑开发，包括账号管理、订购服务、计费系统等。
在开发过程中，我们注重代码质量和错误处理机制，提高了业务逻辑的稳定性和可靠性。
4. 接口开发与对接作为后端团队，我们与前端团队和其他合作部门紧密配合，开发和对接各类接口。
我们积极研究并引入了新的接口技术，提高了接口的响应速度和数据传输的安全性。
三、取得的成绩1. 整体系统性能优化通过对系统进行架构升级和性能优化，我们成功解决了系统瓶颈问题，并提高了系统的响应速度和容错能力。
系统故障率明显下降，用户满意度得到提升。
2. 业务功能拓展我们根据电信运营商的需求，开发了一系列新的业务功能，如实名认证、号码中心等，为运营商的用户提供了更多便捷的服务。
业务量得到提升，为运营商带来了更多的收益。
3. 团队协作能力提升在过去的一年中，我们注重团队建设和合作精神。
通过定期的团队会议和知识分享，增强了团队成员的技术能力和沟通协作能力。
团队与团队之间的配合更加紧密，工作效率得到显著提高。
四、存在的问题与改进方向1. 技术更新不及时随着技术的不断发展，我们需要及时跟进新的技术和框架，提升团队的技术能力。
电信系统架构方案
电信系统架构方案国内软件业曾有人对行业性软件进行划分，在几个较大的行业中，排行前几位的分别是：通信、电力、金融……但从对技术的要求与和安全性的要求上来说，通信行业的计费和金融行业的交易都是并称的。
因此在通信行业软件形成之初，计费就成为了通信行业的核心软件，能否有实力作计费软件成为在行业中是否具有实力的标志。
于是也就形成了中国通信行业著名的“九七”工程！这是完成电信行业核心业务层面的信息化工程。
继“九七”工程之后，2001年，中国的各电信公司根据国外电信公司的信息化进程和经验，总结提出要建立中国电信公司的运营支撑系统，这个系统是基于“九七”工程外围的运营支撑业务构建起来的，如果说“九七”工程是心脏，那么运营支撑系统就是四肢！心脏是为了提供肌体的动力，四肢才可以通过各种形式来获取利益，使心脏能继续生存下去。
运营支撑系统在中国电信集团公司被称为“OSS”系统，全称是“Operation Support System”，在中国移动通信集团称为“BOSS”系统，全称是“Business and Operation Support System”。
在电信集团提出构建运营支撑系统的同时，各电信分公司还在筹划构建符合自己特点的ERP系统，与此同时，基于运营支撑系统之外的各种行业业务系统也开始了开发与规划。
电信行业软件历程一、九七工程九七工程是中国通信行业软件最初的形象。
实际上在实施九七工程的时候，中国的通信行业基本上还是一家垄断的状态，那就是中国电信！九七工程主要解决了电信行业最迫切需要解决的交换、计费、帐务、经营等最关键的业务过程。
这些业务要求实时性非常强、对准确性的要求也非常高，因为系统的每一个数据都关系到电信的直接收入。
一些国内的软件公司借着这股春风发展了起来，也有一些公司从此开始涉足软件行业。
从技术和行业的应用成熟度来说，当时进行这项工程的条件是不具备的，但是，这项工程的实施却是必须的。
所以，在实施这个工程的过程中，不少系统都是多次返工，虽然达不到实际意义上的7×24，但是至少可以得到比其他方式更精确的数据信息，这也就是这项工程的一大意义了。
电信行业的网络资源调度与管理
电信行业的网络资源调度与管理随着互联网的普及和技术的不断发展，电信行业的网络资源调度与管理成为了一个重要的问题。
网络资源调度与管理的有效性直接关系到电信运营商的服务质量和用户体验。
在这篇文章中，我们将探讨电信行业网络资源调度与管理的关键问题和解决方法。
一、网络资源调度的重要性网络资源调度是指根据网络流量和设备负载等情况，合理分配和利用网络资源的过程。
电信运营商需要根据不同的网络需求和业务需求，动态调整网络资源的分配，以确保网络的稳定性和可靠性。
网络资源调度的良好管理可以避免资源浪费和拥塞现象，提高网络的运行效率。
二、网络资源调度的挑战1. 流量预测与管理：准确预测网络流量是资源调度的基础。
电信运营商需要通过流量监测和数据分析等手段，对网络流量进行准确预测，以便合理分配网络资源。
同时，运营商还需要采取流量管理策略，如流量限速和优先级调整，以应对高峰期的网络拥塞问题。
2. 设备负载均衡：在电信网络中，各个设备的负载分布不均可能导致网络资源利用不足或过度利用。
为了解决这一问题，电信运营商需要实施负载均衡策略，通过智能路由和设备优化等手段，实现设备负载的动态平衡。
3. 资源分配优先级：不同的网络服务和业务应具有不同的优先级。
电信运营商需要根据用户需求和服务特点，合理分配网络资源的优先级，以确保关键业务的稳定运行。
三、网络资源调度与管理的解决方法1. 网络流量监测与预测：电信运营商可以利用流量监测系统和数据分析技术，对网络流量进行实时监测和分析，以准确预测流量峰值和波动情况。
运营商可以通过建立流量模型和算法，为网络资源调度提供科学依据。
2. 设备负载均衡技术：电信运营商可以采用负载均衡技术，将网络流量均匀地分配给各个设备，避免资源利用不均和设备拥塞。
负载均衡可以通过动态路由、负载均衡设备和流量分流等手段来实现。
3. 服务质量保障与网络优化：电信运营商应根据不同的网络服务和业务需求，设定合理的优先级和保障机制。
本地网数据应用子系统推动中国电信实现精确化管理
ｌ ＢＭ ｉｏｉ Ｔｖ ｌ 中国开发中心总经 理 关德博 士表示 ：“ 最新推 出的云服 务供 应商
平 台 （ Ｓ ｓ 不 仅仅 提供 基 础设 施 ， 正在 整合 合 作 伙伴 和技 术专 长 ， 助供 Ｃ Ｐ ） 还 帮
应商 将云服 务打造 成 可盈利 的新业务。Ｉ ＢＭ是 惟一 ～家可 以提供 久 经验 证 的运 营 商 级 可 靠 性 的 厂 商 ， 是 业 内惟 一 能 够 在 异 构 网络 上 提 供 可 扩 展 的安 全 云 计 也 算 的厂商 。 ” 据 介绍 ， 目前 ｌＭ推 出的云服 务供 应商平台的市场拓 展速 度非常快 ， Ｂ 其拥有 最 先进 的电信 级 必备的安 全 和服务 管理 功 能 ， 足电信运 营商对信 息可靠 性和 满 安 全性 的高 需求 ， 借助云服务 供 应商平 台， 电信运 营商将迅 速转 变业务。＠
其 重 要 ， 升 渠 道 支 撑 管 提 理 水 平 ， 日常 渠 道 工 作 将 流 程 固化 、 效 考 核 个 性 绩
化 动 态 配 置 及 全 视 图 展
举措和 行动方案 ， 这样本地 网企 业才有方向， 目标 ， 有 知道 具体 差距在什么地 方，
常 规 经 分模 板 正 是 采 用 Ｉ手 段 固化 了管 理 思 想 。 Ｔ 通 过 定 量 方 法 实 现 对 渠 道 支 撑 的 管 控 。 过 ｌ 手段 建 立 本 地 网 公 司 管 理 层 通 Ｔ 和 业 务 执 行 层 的 信 息 沟 通 渠 道 ， 现 对 一 线 人 员管 理 的 标 准 化 、数 字 化 、 视 实 可 化 和 实 时 化 ， 信 息 手 段 推 动 管 理 工作 由粗 放 走 向 精 确 ，由模 糊 走 向 清 晰 ， 用 固
云服务供应商平台打造 电信级可靠陛
电信行业的网络拓扑设计应用案例
电信行业的网络拓扑设计应用案例随着信息时代的到来，电信行业在快速发展，网络拓扑设计成为电信企业中不可或缺的一部分。
网络拓扑设计是指为了满足电信行业的需求，通过合理布局和组织网络设备之间的连接方式，以达到高效、稳定和可扩展的网络架构。
本文将以电信行业的网络拓扑设计应用案例为例，探讨其具体的设计原则和实践经验。
一、需求分析在进行网络拓扑设计之前，首先需要明确电信行业的需求。
电信行业作为信息传输的重要载体，需要保障基础通信设施的安全、稳定和高效。
因此，网络拓扑设计需要考虑以下几个方面的需求：1. 安全性：电信行业网络需要具备防护措施，以防止恶意攻击和数据泄露。
2. 可靠性：网络架构需要能够容忍设备故障，实现高可用性和冗余备份。
3. 扩展性：网络拓扑设计应具备良好的扩展性，能够根据业务需求进行灵活的扩展和调整。
4. 性能：网络需要具备高速传输、低延迟和高带宽的特性，以满足用户对数据传输的需求。
二、拓扑设计原则基于以上需求，电信行业的网络拓扑设计可以遵循以下几个原则：1. 分层设计：通过将网络划分为不同层次，如核心层、汇聚层和接入层，以实现网络资源的合理分配和管理。
核心层负责高速转发和数据路由，汇聚层承载多个接入层的流量汇聚，接入层连接终端用户设备。
2. 冗余备份：为保障网络的可靠性，应考虑使用冗余设备和链路，以实现故障转移和容错备份。
冗余备份可以是硬件备份、链路备份等手段，通过冗余的设计减少故障发生的影响。
3. 安全防护：在网络设计中应考虑安全因素，如防火墙、入侵检测系统等，以保障网络的安全性。
同时，对关键设备、重要数据进行权限管理和加密传输，提升安全性能。
4. 负载均衡：通过负载均衡的设计，合理分配网络流量，避免出现网络拥塞和性能瓶颈。
负载均衡可以是基于硬件设备的负载均衡器，也可以是通过软件实现的负载均衡策略。
5. 管理易用性：考虑到电信行业网络的复杂性，网络拓扑设计应具备易用性和可管理性。
合理的命名规范、好的文档记录和图形化界面等能够帮助管理员更好地理解和管理网络。
电信行业云平台建设与运维最佳实践分享——第一季
J2EE
终端用户
互联网/防火墙
局域网
前端Web
服务
中间件
今天
• 敏捷式开发 • 快速自动化、连续性部署 • 动态资源调配 • 跨越多数据数据中心 • 不停机维护系统应用 • 性价比高的低成本开销 • 提供百万级用户24x7的访问 • 多种设备统一接入和访问 • 随着业务需求快速开发上线 应用
优化数据中心现有服务 实施全面服务器虚拟化 实施网络/存储虚拟化 实现桌面虚拟化 完成云资源管理自助服 务门户的构建 同城或异地的数据灾备
• 市/区业务系统 • 委办局业务系统等 基础架构即服务
完成云计算平台业务流 程规范化、自动化 使用快数据、大数据等 技术，优化数据访问、 分析和管理 完成终端用户访问 实现应用级灾备（双活）
第二阶段
数据中心优化 网络/安全/虚拟化 存储虚拟化 桌面虚拟化 云资源管理门户 数据级灾备
第三阶段
云平台的运维管理的 流程化、自动化 数据访问和管理优化 移动设备访问和管理 应用级灾备
内容
关键活动
了解电子政务业务应 用和系统，规划软件 定义的数据中心 概念和技术验证 U2VL 构建服务器虚拟化资 源池，实现统一监控 • 门户网站 • 办公自动化 • 行政审批等 虚拟化
高效 廉洁 服务型政府
一体化政府 一站式服务
集中统一 管理体制
整合 政务资源 集约化 发展模式
一体化 技术系统
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软件定义的数据中心在政府行业的广泛实践
VMware 国内政府部分客户
国家部委
地方政府
公安
海关/税务
其他政府行业
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谢谢！
电信运营商云计算平台设计与实现
电信运营商云计算平台设计与实现随着互联网的不断发展和普及，云计算已成为一种越来越受到广泛应用的技术。
电信运营商也不例外，越来越多的电信企业开始选择使用云计算平台来提高自身的竞争力，并为客户提供更加优质的服务。
本文将重点介绍电信运营商云计算平台的设计与实现。
一、云计算平台的概述云计算平台是一种以网络为基础、按需为客户提供计算资源和应用服务的技术平台，通俗点说就是将计算能力、存储能力以及其他服务按需呈现给客户。
一般来说，云计算平台具有以下几个特点：1. 按需提供：用户可以根据自己的需求灵活选择所需要的计算、存储、网络等资源，避免了投资浪费。
2. 可扩展性：云计算平台对计算资源的扩展能力非常强，可以轻松增加或减少计算资源的数量，为用户提供更高效的服务。
3. 安全可靠：云计算平台具备多重安全机制，能够保障用户的数据和隐私安全。
4. 易于管理：云计算平台可以通过一定的管理工具轻松管理各种资源，提高了管理效率。
二、电信运营商的云计算平台特点与其他行业的云计算平台不同，电信运营商的云计算平台具有以下几个特点：1. 大规模：电信运营商拥有大量的用户和业务，因此其云计算平台必须支持大规模、高并发的业务和用户。
2. 利用网络资源：电信运营商的云计算平台需要充分利用其自身强大的网络资源，以提升服务的效率和质量。
3. 多元化：电信运营商涉及的业务非常多元化，因此其云计算平台需要支持各种不同的业务场景，包括物联网、云存储、视频直播等等。
4. 经济性：电信运营商需要考虑到成本控制，因此其云计算平台需要实现最大程度地资源利用和成本节约。
三、电信运营商云计算平台的设计和实现电信运营商的云计算平台应该从以下几个方面来进行设计和实现。
1. 基础设施建设电信运营商的云计算平台需要建立在强大的基础设施之上，这包括大规模的服务器集群、高速的网络连接、高可用性的存储系统等。
同时，为了保证平台的持续性和稳定性，还需要采用备份和灾备措施，以应对各种突发情况。
电信诈骗行业网络架构与组织结构分析
通过投放网络广告，吸引潜在受害 者进入诈骗网站或下载病毒软件。
诈骗电话号码的获取与隐藏
号码池资源
01
利用虚拟运营商提供的号码池资源，随机分配号码进行诈骗活
动。
号码伪装技术
02
通过技术手段对诈骗电话号码进行伪装或隐藏，以逃避监管和
追踪。
境外号码使用
03
在境外使用当地号码进行诈骗活动，以增加追查难度。
涉及范围广、技术手段多样、犯罪组织严密、隐蔽性强、难以追查。
电信诈骗的危害
01
财产损失
受害者因受骗而遭受经济损失 ，影响生活质量和家庭幸福。
02
社会信任危机
电信诈骗破坏社会信任，降低 人们对公共安全和诚信体系的
信心。
03
法律制度受损
电信诈骗破坏法律制度的权威 性和公信力，影响社会稳定和
法治建设。
电信诈骗的发展历程
社交媒体诈骗
利用社交媒体平台发布虚假信息，如低价促销、中奖通知等，骗取受 害人的信任和资金。
诈骗工具的获取与使用
非法渠道购买
部分诈骗分子通过非法渠道购买个人信息、银行卡信 息等敏感数据，用于实施诈骗。
简易技术制作
利用简易技术手段制作恶意软件、钓鱼网站等诈骗工 具，无需高深技术背景即可实施诈骗。
黑市交易平台
加强技术防范手段
研发和推广防骗技术产品
鼓励企业研发防骗技术产品，如防骗APP、智能语音识别系统等，提高用户对电 信诈骗的识别和防范能力。
建立电信诈骗监测和预警系统
利用大数据、人工智能等技术手段，实时监测和预警电信诈骗行为，及时发现和 处置诈骗活动。
加强法律监管与打击力度
完善相关法律法规
制定和完善打击电信诈骗的法律法规，明确 电信诈骗行为的法律责任和处罚措施。
电信运营商智慧中台架构及建设思路
电信运营商智慧中台架构及建设思路倪晓熔，顾欣，刘昭，李玮，何迟（中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080）摘 要 本文论述了智慧中台定义和电信运营商建设智慧中台的意义，阐述了智慧中台架构及组成，给出了业务中台、数据中台和技术中台的能力视图，分析了基于智慧中台的业务应用场景，提出了智慧中台建设思路。
文章对电信运营商建设智慧中台有一定参考作用。
关键词 智慧中台；业务中台；数据中台；技术中台中图分类号 TN915 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2020）11-0001-07收稿日期：2020-10-281 智慧中台定义云计算的架构体系可以分为IaaS、PaaS 和SaaS 共3层。
在电信运营商的IT 云架构体系中，IaaS 层通过全网资源池提供计算资源、存储资源和网络资源等基础设施服务。
PaaS 层面向应用开发与运行提供通用技术服务、通用集成服务、共享业务服务和共享数据服务等。
SaaS 层将B 域、 M 域、O 域和大数据域等应用以“多租户”的方式提供给用户。
中台是从另一个维度描述IT 架构，它是相对于各类前台渠道组成的前端平台。
每个前端平台就是一个用户触点，即企业最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。
中台基本对应3层云服务架构体系的PaaS 层。
智慧中台是提供各种服务和能力的企业级能力复用平台，其提供的能力包括可共享的业务能力、数据能力、通用技术能力和新兴技术能力等。
为了能够对新业务模式和业务场景形成快速支撑，服务于前台规模化创新，需要通过对企业IT 系统的架构解耦、服务组件化、能力平台化，形成中台体系，实现核心能力资产的沉淀、共享和复用，推动全网IT 能力标准化输出，通过“搭积木”的形式，实现业务敏捷开发、需求快速交付和运营高效协同，使企业真正做到自身能力与用户需求的持续对接。
2 智慧中台建设的意义从助力业务发展的视角看，在电信运营商传统电信业务日趋饱和，收入增长面临较大压力的情形下，如何加快拓展新业务发展，是电信运营商未来需要关注的重点。
第四范式在电信行业中的应用实践
第四范式在电信行业中的应用实践近年来，随着信息技术的快速发展，电信行业也迎来了巨大的变革。
而在这个变革的浪潮中，第四范式作为一家专注于人工智能和大数据的创新型企业，正逐渐成为电信行业的重要合作伙伴。
本文将探讨第四范式在电信行业中的应用实践，并剖析其对电信行业的深远影响。
首先，第四范式在电信行业中的应用主要体现在数据分析与挖掘方面。
电信行业是一个数据密集型的行业，每天都会产生大量的通信数据。
而这些数据中蕴含着宝贵的信息，可以帮助电信运营商更好地了解用户需求、优化网络架构、提升服务质量等。
第四范式通过其强大的数据处理和分析能力，帮助电信运营商实现了对这些海量数据的高效利用。
通过深入挖掘数据背后的规律和趋势，第四范式可以为电信企业提供精准的用户画像，帮助企业了解用户的消费习惯、偏好和需求，从而精准推送个性化的产品和服务。
其次，第四范式在电信行业中的应用还体现在智能运维方面。
电信网络的运维是一个复杂而庞大的系统工程，需要运营商投入大量的人力和物力进行维护和管理。
而第四范式通过引入人工智能技术，实现了电信网络的智能化运维。
通过对网络设备和传感器数据的实时监测和分析，第四范式可以预测设备故障和网络拥塞等问题，提前采取措施进行维修和调整，从而降低了运维成本，提升了网络的稳定性和可靠性。
此外，第四范式在电信行业中的应用还涉及到网络安全领域。
随着网络技术的不断发展，网络安全问题变得日益突出。
电信运营商作为网络的基础设施提供者，必须保障网络的安全性和稳定性。
而第四范式通过其强大的数据分析和挖掘能力，可以帮助电信运营商实现对网络安全威胁的及时发现和预防。
通过对网络数据的实时监测和分析，第四范式可以识别出异常流量和攻击行为，并及时采取措施进行防御和修复，从而保障了网络的安全性。
综上所述，第四范式在电信行业中的应用实践对于电信行业的发展具有重要的意义。
通过数据分析与挖掘、智能运维和网络安全等方面的应用，第四范式为电信运营商提供了更加高效、智能和安全的解决方案。
电信工程中的网络运营与业务支撑系统
电信工程中的网络运营与业务支撑系统在当今数字化的时代，电信工程领域正经历着深刻的变革，其中网络运营与业务支撑系统扮演着至关重要的角色。
这两个方面的协同作用，直接影响着电信服务的质量、效率以及用户体验。
网络运营，简而言之，就是确保电信网络的稳定运行，使其能够高效地传输数据、语音和视频等各种信息。
它涵盖了从网络规划、建设到日常维护和优化的全过程。
在规划阶段，需要根据市场需求和技术发展趋势，确定网络的架构和规模。
这可不是一件轻松的事儿，得充分考虑到未来用户数量的增长、新业务的推出以及技术的更新换代。
比如说，5G 网络的部署，就需要提前规划好基站的位置、频谱资源的分配等。
建设阶段则是将规划变为现实。
这包括铺设光缆、安装基站设备、搭建核心网等一系列复杂的工作。
每一个环节都必须严格按照标准和规范进行，以确保网络的性能和质量。
而日常维护更是重中之重，需要时刻监控网络的运行状态，及时发现并解决可能出现的故障。
想象一下，如果网络突然中断，那对用户来说将是多么大的困扰！所以，维护人员得像守护天使一样，时刻保持警惕，确保网络的“健康”。
业务支撑系统呢，则是为电信业务的开展提供全方位的支持。
它就像是一个强大的后台“管家”，处理着用户管理、计费、账务、客户服务等诸多关键事务。
用户管理系统负责用户信息的录入、修改和查询，从用户的基本资料到其使用的业务套餐，都在这里一目了然。
计费系统则精确计算用户使用各项业务的费用，确保收费的准确和公正。
账务系统管理着资金的流动，保证电信运营商的财务健康。
客户服务系统更是与用户直接接触的重要环节。
当用户遇到问题或者有需求时，通过客服系统能够得到及时的响应和解决。
一个高效、友好的客服系统，能够大大提升用户的满意度和忠诚度。
网络运营和业务支撑系统之间存在着紧密的联系。
良好的网络运营是业务支撑系统有效运行的基础。
只有网络稳定、性能卓越，业务支撑系统才能准确地采集数据、进行计费和提供优质的服务。
反过来，业务支撑系统提供的数据分析和反馈，又能为网络运营的优化提供有力的依据。
试论云计算在电信网络管理系统中的应用与实践
护方 式而 分 成几类 ，而普 遍采 用 集 、团级 、省 级 这三 者相
２ 电信 网络管 理系统 的新 需求 ２ ． １数 据 的存储 、处理 与访 问 由于信令 监测 系 统处 理信 息必 须要 与互 联 网相连 ，因 此 不 同省 份之 间若 发生 了系 统 故障 ，就 只 能依赖 链接 在 网 络 上 的系 统来解 决 了。系统 连接 网络之 后 ，就 能迅速 的对 省 内、省 外 、不 同 网络 之 中 出现 的故 障进行 分 析 ，并总 结 出相关 解决 方法 。能够有 效地 提升 网络服 务质 量 。 ２ ． ２ 用户 登陆界 面 的一致性 在 当下 的信 令监 测 系统 的维 护工 作 中 ，有 时 需要 面对 同 时处理 多个 故 障系 统 的情况 。这 就 需要 能够 在 不 同的系 统之 间灵 活更 换 。 由于不 同系 统 的设 计初 衷不 同， 因此具 有不 同的数据 储存 与 表现 方式 。维护 人员 在进 行 日常 维护 工作 时 ，要具 有较 强 的 自身素 质 。并 且要 能够 熟练 操 作虚 拟 桌 面来 进入 到 不 同的系 统之 中进 行 维护 工作 。确 保 在任 何地 方 都能够 通过 一 定手 段 随时 随地 的进 入 到系 统之 中开
展工 作 。 ２ － ３系统 地进行 数据 的计 算 、分析与 处理 由于 当下 的 网络质量 监 控主 要是 面对 客户 ，因此 通信 企业 应 主要分 析 客户 的消 费心 理 与客 户 的消 费习 惯 ，例如 可 以分 析客 户 的消 费行 为 ，便于 市场 部 门针 对不 同的客 户
中国电信大数据应用实践
对 中国电信运 营商而 言， 三 网总 的活跃 移动 连 接 超过 １ ０ 亿， 其 中超 六成 终端 为智 能终端 ， 每天各类 应用和 业务被使 用 ， 持续 产 生大 量 的数 据 流 。 用户通 过 智 能终 端 的
发展 。 根据集 团规 划 ， 云计算分公司作为大 数 据运 营 支撑 单位 ， 承 担大 数 据产 品集 约 开发、 运营、 销售 、 服务和 经营支撑工作 。
发 展方 向有 较 大 的影 响 ； 从数 据 的有 效 性 看， 在大 量 数 据 中寻 找 关联 信息并 验 证 其 有效 性 ， 是 非常巨大 的工作 量； 从 业务 逻辑 看， 对 于 运营 商 来讲 ， 将 原 本用 于 经 营 的
数 据产 生机 制用 于大 数 据 领域 ， 需 要从 硬
主要研 究方 向为消费 者研究 、 互 联网网民行为分析 和数据挖 掘 、 新媒 体传播 及媒介价值 研究 、 网络
营销效果 评估优化 、 汽车数字营 销。
李名洋 （ １ ９ ８ ３ 一 ） ， 男， 中国电信股份有 限公司云 计算分公司数据 分析师 。 主要负责大数 据分析 、
模 型搭建 应用 、 行业大数 据研 究等 作。
・ 数 据 生 产 线 技 术 架 构 设 计 。适 应 电信 大 数 据 两种 业 务 数 据 模 型 ， 包 括 批
大数 据 的应 用问题不 仅仅是 一 个企 业 内部 的事情 ， 也 是 整 个 行业 乃至 跨 行业 的 事情 。 从 软硬件方 面看 ， 大 数 据应用涉及硬 件 设施 、 基础软件 、 应 用 软件 和 信 息服 务 等方面； 从 数 据 生产 流 程 看 ， 大 数 据 应 用
海量数据如何管——电信运营支撑系统中数据系统体系的改进
时 最 大 限 度 地 保 留 原 有 数 据 体 系而 进 行 新 的 数 据 架 构设 计。
电 信行业长期以来对ｌ Ｔ 建设 的 “ 认识模糊” 已经造成 了 ， 其信息和数据 系统 的爆炸。
２ 分别建 立交易型 （ ａ ｓ ｃｉｎ ｌ ． ｔ ｎ ａ ｔ ａ ｒ ｏ ｄ ｔ ｙ ｔｍ）分析型￣ ａ ｔ ａ ａａ ａａ ｓ ｓ 、 ｅ ｎ ｌ ｉ ｌｄ ｔ ｙｃ ｓ ｓｅ 和操 作型（ ｅａｉｎ ｌ ｄ ｔ ｙ ｔｍ） Ｏｐ ｒ ｔｏ ａ ａａ
１２ ／ 的数据 由中间数据 表构成 ， 这部分
数 据 很 难 根 据 ＳＤ的 模 型 做 映 射 ， 没 Ｉ 也 有 固定 的 数 据 架 构 和 数 据 属 性 ， 而 从 成 了数 据 黑 洞 。 这 类 问题 ， 营 商 需 对 运
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数据架构上的数据运营
数据架构
数据
控制整体容量 自动数据清理
生命 周期 安全 优化
架构深度分析
深层优化系统
质量
管理敏感数据 防止数据泄漏
发现数据问题 推进数据质量
数据架构管理着力于系统开发周期全程
分析/设计 开发 上线 运维
数据架构设计 Text
数据标准制定 业务功能域分析 架构设计数据建模 模型迭代优化 数据模型基线定义 数据生命周期管理 策略
注：9月份完成首轮清理
12月1日 10月1日
CRMB1
06:00:00 06:30:00 07:00:00 07:30:00 08:00:00 08:30:00 09:00:00 09:30:00 10:00:00 10:30:00 11:00:00 11:30:00 12:00:00 12:30:00 13:00:00 13:30:00 14:00:00 14:30:00 15:00:00 15:30:00 16:00:00 16:30:00 17:00:00 17:30:00
帐务
产品搭积木式叠代开发
数据架构混乱 架构管理滞后 架构变更失控 数据无序增长
数据标准缺失 数据安全突出 数据架构黑盒 数据质量参差
7
数据架构是企业架构的一个极其重要的组织部分
数据架构管理定义是整体IT 系统资产蓝图，是其它数
业务 战略 业务 目标 业务 需求 业务 方案 业务架构
12.03%。
索引优化 • 共清理冗余索引24176个，超出目标 4176个，超预期20%以上。 • 核心五套库清理的冗余索引占总数的
• 从生产清理出库34TB的数据，超
11.78%。
模型精简 • 从318311张核心表精简出12697张 基础模型，精简度达4%，使模型 管理变得可控。
出目标值4TB，出库量占比34%。
各套库CPU使用率均有所下降，核心数据 库CPU使用率高峰期平均下降20%。 若通过硬件扩容的方式达到同样效果，需 要扩容28颗同类型CPU。
2. 架构优化
3. 性能提升
取得 成果
1. 容量控制
库表清理 • 共清理冗余表15442张，超出目标 5442张，超预期50%以上。 • 核心五套库清理的冗余库表占总数的
11
业务 规则 概念模型 逻辑模型
范、业务流程和业务需求 的集合 分析业务层面，主动识别、定义业 务实体的关键属性及实体间关系 根据概念模型，设计数据实 体和数据属性，着重于系统 的逻辑实现，不考虑物理属 性 具体设计表格、视图、字 段、主/外键、索引等数 据库物理对象
物理模型
数据模型管理目标
数据架构微观层面：明确业务、应用以及数据之间的关系
150
100
生产业务数据库数据增长速度明显放缓，以营业A库为例：
10月1日CPU使用率高峰期平均下降20%左右。
案例分享（2） X省业务支撑域数据生命周期管理具体案例
数据库主机CPU使用率均有不同程度的下降，优化产生相当于28颗同类型CPU的效能，如果
通过价格换算，CPU与存储总计节约成本753万。以营业库4台主机为例，CRM库12月1日较
到2020 年，整个世界的数据总量将会增长44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
大数据时代下的数据资产管理
数据资产管理（Data Asset Management，简称DAM）是规划、控制、和提供数据这 种企业资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、 流程、方案和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。 在当前大数据的时代，数据被业界公认为是 企业的最宝贵资产之一，数据的价值得到认同。 企业依赖数据资产管理为其提供可靠、有价值和 高质量的数据，提供更好的产品和服务，降低开 发和运维成本，控制风险，以及为企业提供更明 智和更有效的决策数据支持。 因此，亟需对数据资产进行有效的管理，提 升数据的价值 。
家庭客 户资料 家庭订 购关系 跨市支 付关系
系统 参数
号码IMSI 对应关系
发票
坏帐数 据
短信
虚拟帐 户
账本 余额
累积量
免费 资源
积分
产品
渠道 信息
未销账客 户应收
已销账客 户应收
实时费用
滞纳金
10
SP信息 资料 路由 规则
局数据
XX系统数据分布图
红名单
黑名单
用户资料
订购关系
产品 资费
账单 科目
数据架构微观层面：管控系统数据模型设计和变更
核心系 统现状 梳理
49.5%。
完成《业务支撑系统IT数据生命周期管理实 施规范》和《业务支撑系统IT数据资产管理
办法》的初稿，待项目后期与相关部门沟通
确认后即可发布实施，以保证项目实施成果 持续可控，预计实施后每年可节省存储资源 522TB，节算为存储扩容成本过千万。
建立数据 生命周期 管理体系
数据资产 管理
应用系统主要业务实体、实体
数据架构
集中展现数据架构 间的关系，落地所涉及的表、 中的应用与数据的 字段、索引等等 映射关系
12
架构治理层面：建立适合企业的数据架构管理制度
架构管理团队 数据架构标准和规范
标准化和规范化系统数据架构设 计和变更，提升架构设计质量， 减少数据模型的二义性，降低系 统数据共享的难度 建立一个熟悉业务、数据以及系统特 点的架构管理团队，审查、批准和维 护整体系统架构；同时，对系统进行 架构合规性评估，分析架构差异。
• 节约生产存储的同时，为系统性能提升 打下基础。
100 80 60 40 20 0
12月1日
CRMA1
10月1日 50 0
06:06:00 06:39:00 07:12:00 07:45:00 08:18:00 08:51:00 09:24:00 09:57:00 10:30:00 11:03:00 11:36:00 12:09:00 12:42:00 13:15:00 13:48:00 14:21:00 14:54:00 15:27:00 16:00:00 16:33:00 17:06:00 17:39:00
数据架 构管理
数据质 量管理 元数据 管理
数据开 发管理
数据操 作管理 数据安 全管理
数据治理
文档与内 容数据管 理 数据仓库 与商业智 能
参考数据 与主数据
数据资产管理体系图
4
电信行业运营商每天正在不断产生的大量的有潜在价值的数据资产
语音通
话记录
每天上百TB数
据量
流量记
录
用户位
置记录
涉及多个业务
1 2
敏感数据识别
制定安全策略
迁移过程中存在敏感数据，敏感数据迁移过程中那 些步骤或过程中需要加密 根据敏感数据特点，制定数据加密 策略，包括数据加密算法制定
根据迁移路径和案例策
3
策略实施
略，配置实施安全平台 的数据作业
4
数据安全加解密 分析和实施过程
Thank You!!
新炬电信行业数据架构管理体系
新炬数据架构管理体系
宏观层面 微观层面
整体数据架构规划 数据分布管理
数据模型管理
数据业务流程分析
运营层面
数据生命周期管理 数据安全管理 数据资产管理平台 数据资产管理制度和规范
数据操作管理 数据质量管理
治理层面
数据资产管理团队
9
数据架构宏观层面：明确数据总体视图，包括数据分类组织 、分布、关系和结构
电信行业数据架构管理实践
1
自我介绍
十多年电信行业背景，毕业后一直从事电信行业相关工作。 十年数据库、数据仓库、数据分析，架构从业经验；开发、集成、运维、架 构多岗位经验
目前专注于电信行业数据架构
个人理念：让数据创造价值
现服务于国内最大的系统软件服务厂商上海新炬
“让一切成为数据”是大数据时代的特征
CRM
省中心 接口
帐务基础数据
固定费 规则 固定费 结果 固定费 清单 托收划 扣数据
帐务管理
缴费优 惠数据 充值转 预存数 据 信控状 态 销帐数 据 路由 规则
计费引擎
产品 资费 局数据
信控规 则
免监控 规则
信控红 名单
信息管理
个人客 户资料 个人订 购关系
代付 计划
余额管理
全省 VPMN对 应关系
变更管理 Text
制定数据模型变更 规范与流程 数据模型变更评审 及优化 业务影响度分析 SQL评审及优化
上线实施 Text
变更实施 模型基线稽核 模型基线发布
分析优化 Text
架构分析及优化 数据生命周期实施 模型生命周期实施
15
数据架构设计： 数据架构团队从源头提升应用交付质量
据资产管理活动的基础与
核心
应用 项目
业务流程 事务…
在TOGAF企业架构框架，
数据架构也是整个企业架
构框架中的四个重要组成 部分之一
应用系统 服务 …
应用架构
数据架构
性能 智能
新炬数据架构管理服务，
以数据架构为核心、辐射 业务和应用，以架构变更
技术架构
系统软硬件…
管理与持续优化为手段推
8 动整体企业架构治理水平
从提高系统处理效率，降低系统消耗。优化客户感知角度出发，整 理出10个需要开发优化完善的问题。以充值复机流程为例，通过架 构优化改造，充值复机时长从39.21秒降低至13.4秒。同时，每起 充值复机故障平均处理时长可降低到20分钟以下，可消灭黄色以上
优化架 构设计
故障。
案例分享（2） ：X省业务支撑域数据容量管理以及数据架 构理流程